Mineração de dados versus aprendizado de máquina: as 4 principais diferenças

À medida que a tecnologia continua avançando e se expandindo, toda uma nova gama de termos e conceitos técnicos nascem de tempos em tempos. Com o advento do Big Data e Data Science, hoje temos Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning. Como essas novas tecnologias estão todas inter-relacionadas e conectadas, as pessoas geralmente tendem a usar termos tecnológicos de forma intercambiável. Dois desses termos são “Data Mining” e “Machine Learning”.

O debate Data Mining vs Machine Learning vem circulando há algum tempo. Embora esses dois conceitos de Data Science estejam ao nosso redor desde a década de 1930, eles só recentemente vieram à tona. Muitas vezes, as pessoas tendem a confundir as linhas de diferença entre Data Mining e Machine Learning devido à presença de certas características semelhantes entre os dois. No entanto, ambos são inerentemente diferentes, e é isso que queremos trazer à tona neste post – a diferença entre Data Mining e Machine Learning.

O que é Mineração de Dados?

A Mineração de Dados refere-se ao processo de descoberta de padrões significativos em conjuntos de dados grandes e complexos por meio de uma combinação de várias disciplinas e ferramentas, incluindo Ciência da Computação, Aprendizado de Máquina, Estatística e sistemas de banco de dados. A Mineração de Dados é um subconjunto de Aprendizado de Máquina que se concentra na análise exploratória de dados por meio de aprendizado não supervisionado.

O objetivo final do Data Mining é extrair informações relevantes (e não a “extração” de dados brutos em si) de conjuntos de dados e transformá-los em insights de negócios para uso posterior. Se você é iniciante e está interessado em aprender mais sobre ciência de dados, confira nossa certificação em ciência de dados das melhores universidades.

O que é Aprendizado de Máquina?

Machine Learning é um sub-ramo da Inteligência Artificial. É o estudo científico de algoritmos inteligentes e modelos estatísticos que podem ser usados ​​por máquinas (computadores) para realizar tarefas semelhantes às humanas sem serem explicitamente programados ou treinados para isso. Um aspecto único dos algoritmos de Machine Learning é que eles podem aprender através da experiência.

Mineração de dados versus aprendizado de máquina: principais diferenças

Tanto a mineração de dados quanto o aprendizado de máquina são subdomínios da ciência de dados. Então, naturalmente, eles estão inter-relacionados. A mineração de dados é, de fato, uma parte crucial do aprendizado de máquina e é usada para encontrar padrões e tendências valiosos ocultos em grandes volumes de dados.

A mineração de dados e o aprendizado de máquina empregam algoritmos avançados para descobrir padrões de dados relevantes. No entanto, mesmo que Mineração de Dados e Aprendizado de Máquina se cruzem, eles têm um quinhão de diferenças quanto à forma como são usados.

Vejamos algumas das principais diferenças entre Data Mining e Machine Learning.

1. Uso de dados

A principal diferença entre Data Mining e Machine Learning está em como cada um usa os dados e os aplica a vários aplicativos. Enquanto o Data Mining depende de vastos repositórios de Big Data dos quais extrai padrões significativos, o Machine Learning trabalha principalmente com algoritmos em vez de dados brutos.

A mineração de dados é usada para muitas finalidades diferentes. Por exemplo, as empresas BFSI podem usá-lo para pesquisa financeira, enquanto uma empresa de comércio eletrônico pode usá-lo para mineração de dados de vendas para identificar as principais tendências do mercado atual. A mineração de dados também pode ser usada para vasculhar sites, perfis de mídia social e até ativos digitais para obter informações sobre os potenciais clientes potenciais de uma marca ou empresa – pode ajudar a gerar 10.000 clientes potenciais em 10 minutos !

Pelo contrário, embora o Machine Learning incorpore os princípios de Data Mining, ele busca estabelecer correlações automáticas para aprender com eles e aplicar as descobertas a novos algoritmos de ML. Como os algoritmos de ML são programados para aprender com a experiência, eles estão melhorando continuamente, fornecendo resultados mais precisos ao longo do tempo.

2. Base de aprendizado

Embora a Mineração de Dados e o Aprendizado de Máquina aprendam com a mesma base, sua abordagem é diferente.

A mineração de dados se baseia em informações existentes para identificar padrões emergentes que podem moldar os processos de tomada de decisão de um negócio. Free People, uma marca de roupas usa Data Mining para navegar por grandes volumes de registros de clientes existentes para criar recomendações personalizadas de produtos para clientes individuais.

O aprendizado de máquina, no entanto, pode “aprender” com os dados existentes e criar uma base de aprendizado ideal para a máquina se ensinar. Enquanto o Machine Learning analisa os padrões e aprende com eles para prever tendências para futuros incidentes, o Data Mining funciona como uma fonte de informações para o Machine Learning extrair.

Ao contrário do Data Mining, o Machine Learning pode identificar automaticamente a relação entre os dados existentes.

Leia: Projetos de mineração de dados na Índia

3. Reconhecendo os padrões nos dados

Uma vez que os dados são coletados, o verdadeiro desafio está em entendê-los – a parte de análise e interpretação é fundamental para transformar dados brutos em insights prontos para uso para os negócios. É aqui que os Cientistas de Dados e os Analistas de Dados precisam decidir qual software e ferramenta usar para analisar e interpretar grandes volumes de dados não estruturados e encontrar os padrões reconhecíveis dentro deles. Leia sobre as ferramentas de ciência de dados mais usadas em 2020.

Se você pular esta etapa, os dados à sua disposição não terão nenhuma utilidade. A Mineração de Dados pode revelar alguns padrões úteis por meio de classificação e análise de sequência, enquanto o Aprendizado de Máquina pode aumentar isso usando os mesmos algoritmos usados ​​pela Mineração de Dados para aprender e se adaptar aos dados coletados automaticamente. É por isso que o Machine Learning agora é cada vez mais usado para detecção de malware.

De acordo com a Deep Instinct , uma empresa de inteligência institucional, cada novo malware retém quase o mesmo código que as versões mais antigas, e apenas 2-10% dos arquivos de malware mudam de iteração para iteração . O modelo de ML do Deep Instinct pode prever quais arquivos em um sistema são arquivos de malware com grande precisão, apesar das variações de 2 a 10%.

4. Precisão

Data Mining e Machine Learning são usados ​​para aprimorar e melhorar a precisão dos dados acumulados. No entanto, a Mineração de Dados e sua análise se limitam à forma como os dados são organizados e coletados. A mineração de dados atua como um meio de extrair insights relevantes de conjuntos de dados complexos para melhorar os recursos preditivos de algoritmos e modelos de ML.

Como mencionamos anteriormente, o Data Mining pode perder várias conexões e relacionamentos entre os dados disponíveis, mas o ML não – ele pode identificar as correlações entre todos os pontos de dados relevantes para fornecer conclusões altamente precisas e, finalmente, moldar o comportamento do modelo.

Por exemplo, o Machine Learning agora é usado em sistemas de CRM para aprimorar sua inteligência de relacionamento, permitindo assim que a equipe de vendas de uma empresa entenda melhor seus clientes. Os sistemas de CRM baseados em ML podem analisar ações anteriores para aumentar as conversões e também melhorar os índices de satisfação do cliente. Além disso, o Machine Learning pode treinar sistemas de CRM para prever com precisão quais produtos/serviços venderão melhor e quando e para quais segmentos de clientes.

Mineração de dados versus aprendizado de máquina: o futuro

Segundo estimativas recentes em torno do Big Data, até este ano, ou seja, até 2020, todo ser humano do planeta gerará cerca de 1,7 megabytes de novas informações a cada segundo. Consequentemente, os dados globais crescerão de 4,4 zettabytes para 44 zettabytes !

À medida que mais e mais dados continuam a acumular a cada segundo, a demanda por ferramentas de ciência de dados, como mineração de dados, aprendizado de máquina e inteligência artificial, deve aumentar com o tempo. Conheça mais sobre as aplicações de aprendizado de máquina.

Todas as empresas, organizações e instituições que usam Big Data continuarão a criar a necessidade de tecnologias avançadas, como Data Mining e Machine Learning, para coletar dados, analisá-los e interpretá-los para fins comerciais. Naturalmente, o futuro dessas duas tecnologias emergentes é altamente promissor.

Na edição de agosto de 2004 da DM Review , Lou Agosta declarou : “O futuro da mineração de dados está na análise preditiva”. Uma das aplicações mais significativas da análise preditiva está no campo da Pesquisa Médica. A análise preditiva, ou “mineração de dados com um clique” simplifica e automatiza o processo de mineração de dados, permitindo assim que os pesquisadores apliquem análises avançadas em todo o espectro das ciências da vida, desde a descoberta de medicamentos até o marketing.

No momento, tecnologias como Machine Learning e Data Mining ainda estão em estágio inicial, e muito mais ainda está por vir. À medida que essas tecnologias amadurecem com o tempo, novos aplicativos, casos de uso e inovações surgirão para transformar ainda mais nossas vidas. Fique tranquilo, apesar de suas diferenças, a mineração de dados e o aprendizado de máquina continuarão a funcionar intrinsecamente para dar sentido aos dados.

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